熟悉蒸散发ET及其组分（植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei）、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理；掌握利用Python与ArcGIS工具进行课程相关的操作；熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型，并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算；掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等。
【内容简介】；
熟悉蒸散发ET及其组分（植被蒸腾Ec、土壤蒸发Es、冠层截留Ei）、植被总初级生产力GPP的概念和碳水耦合的基本原理；掌握利用Python与ArcGIS工具进行课程相关的操作；熟练掌握国际上流行的Penman-Monteith模型，并能够应用该模型在各种植被类型上进行冠层导度、蒸散发组分的计算；掌握单站和区域结果的可视化方法、制图方法等。
二、蒸散发与光合作用阻抗
蒸散发和光合作用阻抗是植物生理学中的重要概念。蒸散发与植物水分平衡、生长和代谢密切相关；而光合作用阻抗则反映了植物在限制水分蒸散的情况下，为维持光合作用而形成的扩散阻力。研究蒸散发与光合作用阻抗的原理有助于了解植物的光合作用效率、生长速度和生态适应性等方面信息，为农业生产、林业经营和环境保护等领域提供科学依据和决策支持。
2. Python使用说明
2.1. Jupyter Notebook编辑器+Anaconda管理器的安装
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，具有丰富的标准库和广泛的第三方库支持，适用于大数据处理、人工智能、Web开发等多个领域。
2.2 虚拟环境的安装与配置
虚拟环境允许同一台机器上创建多个独立的Python环境，每个环境都可以有自己的Python版本和安装的第三方库。不同的项目可以使用不同的Python版本和依赖库，避免了版本冲突和依赖冲突的问题。
2.3 常用库学习
本节包含Python基本语法及常用的科学计算（Numpy）、数据处理（Pandas）和数据可视化（Matplotlib）库函数的使用。
2.4 数据处理
Python中常见的数据问题有数据重复、数据异常、文本类型、数据缺失、数据无效等，对应异常值处理、文本转换和空缺值填补等操作。
三、ArcGIS实践应用
3.1 基本操作
ArcGIS的基本操作包括创建与打开地图文档、加载数据、保存文档、图层操作、数据框坐标系统定义、要素属性查询等。
3.2 数据格式转换
在ArcGIS中可以实现不同数据格式的相互转换，如EXCEL数据与Shapefile数据、TXT 数据与 Shapefile 数据的相互转换等。
3.3 提取栅格值
在ArcGIS中可以实现值提取至点或利用ArcPy实现批量处理栅格数据集。
3.4 数据裁剪
ArcGIS中的裁剪功能用于根据指定的边界范围，对图层或栅格数据集进行裁剪。通过裁剪操作，可以删除不感兴趣的数据或者将数据限制在特定区域内，以便更好地分析和可视化数据。
3.5 地图制图
地图制图主要包括地图版面设计的主要要素、地图渲染方式等内容。
四、数据处理实践
4.1 站点数据下载与处理
FLUXNET2015是一个全球尺度的碳、水和能量通量观测数据集，汇集了来自200多个观测站点的数据。该数据集提供了关于碳、水和能量通量等多个观测变量的实地观测数据，并按照标准化格式存储和共享。
数据下载
打开网址https://fluxnet.org/data/fluxnet2015-dataset/，点击Download FLUXNET2015 Dataset，进行用户名和账号密码登录后，可以根据需求选择站点，填写申请需求即可完成下载。
数据处理
根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括变量选择、异常值的处理、空缺值填补。
4.2 区域数据下载与处理
GLASS是一个全球陆地表面遥感数据集，提供了高分辨率的植被叶面积指数（LAI）数据，空间分辨率为250m/500m/0.05°，时间分辨率为8天。
数据下载
打开网址http://www.glass.umd.edu/index.html，根据研究需求选择对应分辨率的LAI数据集，并利用DownThemAll!批量下载数据
数据处理
下载后的数据为hdf格式，根据研究需求，对下载后的数据进行处理，包括数据格式转换、定义投影、对应栅格值提取、数据汇总等。
5. 应用案例
案例一：蒸散发、土壤蒸发、植被蒸腾在站点尺度的计算
在站点尺度上，利用叶面积指数、净辐射等计算出冠层有效能量和土壤有效能量，并根据一定时间的累积降水和土壤表面平衡蒸发速率得到土壤蒸发，进而计算出植被蒸腾与冠层导度。具体操作如下：
1、叶面积指数的站点值提取与插补
2、土壤蒸发计算
3、植被蒸腾计算
4、冠层导度计算
案例二：蒸散发与植被总初级生产力的区域数据下载、处理与显示
区域地表蒸散发及其组分（土壤蒸发、植被蒸腾、冠层截留蒸发）、植被总初级生产力数据的下载、处理、显示与统计。